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Mikroelektronik 02 2020 Elektronik Sprache umgehen grundlegend verändert Bestehende Sprachassistenten müssen sich jedoch weiterentwickeln da sie stark in der Cloud zentralisiert sind Eine Erhöhung der verfügbaren Verarbeitungsleistung auf dem Gerät wird einen Wechsel zur lokalen Verarbeitung ermöglichen wodurch die Bandbreitenanforderung die CloudRechenleistung und der Energiebedarf reduziert und gleichzeitig der Datenschutz und die Sicherheit erhöht werden Die Verlagerung der Sprachverarbeitung auf das Gerät ermöglicht eine vertrauenswürdige und transparente Beziehung zwischen Menschen und ihren Geräten aufzubauen Mikrocontroller werden kleiner und leistungsfähiger Derzeit wird viel daran gearbeitet die Grenzen dessen was mit einem Standard-Mikrocontroller erreicht werden kann zu erweitern Aktuelle Algorithmen und Bibliotheken erweitern die Möglichkeiten mit begrenzten Verarbeitungsressourcen erheblich Um jedoch die Sprachverarbeitung auf dem Gerät zu ermöglichen ist eine grundlegende Änderung erforderlich In der Tat muss die Leistungsfähigkeit auf CloudNiveau mit eingeschränkten Plattformen erreichbar sein Drei Entwicklungen werden dies ermöglichen ➔ Erstens wird die nächste Generation von Mikrocontrollern einen Quantensprung in der KI-Verarbeitungsfähigkeit wie z Bdie Verwendung der Arm Helium-Technik ermöglichen ➔ Zweitens wird die Entwicklung optimierter Algorithmen die KI auf Plattformen auch für große und komplexe Vokabeln wesentlich effizienter machen ➔ Drittens wird die Softwareentwicklung für leichter zugängliche schnellere Innovationen z Bmit Open-Source-Softwarebibliotheken Dokumentation Training und verbesserten Single Architecture Solutions erleichtert mit digitaler Signalverarbeitung und maschinellem Lernen kombiniert Sprachschnittstellen werden persönlich sein Nur wenn der Kontext die Identität und die vergangenen Aktivitäten eines Benutzers bekannt sind können Interaktionen flüssig und natürlich werden Dieser persönliche Aspekt muss auch allgegenwärtig sein damit sich unsere Umgebung nahtlos an uns anpasst egal wohin wir gehen Durch datengestützte Forschung lassen sich Formulierungsbeispiele in genügender Anzahl generieren wie Endnutzer mit ihrem Sprachassistenten sprechen würden hs Chris Shore Direktor für Embedded-Lösungen Automotive und IoT Line of Business leitet ein Team das bei Arm für das CPUund System-Sortiment für IoTund Embedded-Anwendungen verantwortlich ist sowie Partner unterstützt In den bisher über 18 Jahren bei Arm war Shore unter anderem für den technischen Inhalt von Konferenzen verantwortlich leitete die Kundenschulungen pro Jahr über 200 auf der ganzen Welt und das Partnerprogramm Arm Approved Design House Shore ist Referent auf Industrieveranstaltungen hat einen Master in Informatik von der Cambridge University ist Chartered Engineer und Mitglied des Institute of Engineering and Technology MIET Geräte müssen mit ihren eingeschränkten Plattformen eine Leistungsfähigkeit auf Cloud-Niveau erreichen Arm Cortex-M R A SPC5 MPC5xxx RH850 R-Car XE166 XC2000 Wir stellen aus Embedded World 2020 Halle 4 Stand 4-310 PLS_MH_EK02 pdf S 1 Format 114 00 x 126 00 mm 07 Jan 2020 12 21 21